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FPN论文解读（附网络结构层次代码）.这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点,解决了多尺度目标的检测问题。.
《FeaturePyramidNetworksforObjectDetection》这篇论文主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题是的不足，现在的很多网络都使用了利用单个高层特征(比如说FasterR-CNN利用下采样四倍的卷积层——Conv…
FPN多尺度检测：常用的检测方法如下所示：a)图像金字塔：将图片resize成不同大小，然后分别提取特征进行检测。优点精度高，缺点计算量大；b)目前最常用的结构，只用最后一层特征图进行后续检测。优点计算量小，缺点特征无法包含位置信息；c)SSD采用的结构，从网络不同层抽取不同尺度的…
浙大arXiv上2020年3月16日上传论文"ExtendedFeaturePyramidNetworkforSmallObjectDetection"。摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金…
目标检测|基于扩展FPN的小目标检测方法.摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。.尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题，但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能...
这里提供两篇论文供大家参考。JointSequenceLearningandCross-ModalityConvolutionfor3DBiomedicalSegmentation(CVPR2017),DenseMulti-pathU-NetforIschemicStrokeLesionSegmentationinMultipleImageModalities.
论文：FullyConvolutionalInstance-awareSemanticSegmentationFPN低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。
PCKh@0.5表示以头部长度作为参考，如果归一化后的距离大于阈值0.5，则认为预测正确。（3）PCP（PercentageofCorrectParts）如果两个关节点的位置和真实肢体关键的距离达到至多一半时的真实肢体长度，则认为关节点被正确预测，PCP即通过这种方法正确预测的关节点比例。
从两个方面来说：.1.从代数角度来说：municatingsequentialprocesses(CSP)其实是简单（清晰）的，和任何一种数理逻辑中的XX逻辑一样：.CSPprocessalgebra的基本代数对象：event和process（有种参数和函数的感觉）.CSPprocessalgebra的基本代数操作符：.看论文有...
Detectron（使用caffe2）是facebook开源的的各种目标检测算法的打包（比如maskrcnn、FPN的）。本文maskrcnn的部分基于pytorch实现的一版Detectron：Detectron.pytorch（参考了FasterR-CNN的pytorch实现），需要安装：pytorch>0.3.0
FPN论文解读（附网络结构层次代码）.这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点,解决了多尺度目标的检测问题。.
《FeaturePyramidNetworksforObjectDetection》这篇论文主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题是的不足，现在的很多网络都使用了利用单个高层特征(比如说FasterR-CNN利用下采样四倍的卷积层——Conv…
FPN多尺度检测：常用的检测方法如下所示：a)图像金字塔：将图片resize成不同大小，然后分别提取特征进行检测。优点精度高，缺点计算量大；b)目前最常用的结构，只用最后一层特征图进行后续检测。优点计算量小，缺点特征无法包含位置信息；c)SSD采用的结构，从网络不同层抽取不同尺度的…
浙大arXiv上2020年3月16日上传论文"ExtendedFeaturePyramidNetworkforSmallObjectDetection"。摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金…
目标检测|基于扩展FPN的小目标检测方法.摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。.尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题，但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能...
这里提供两篇论文供大家参考。JointSequenceLearningandCross-ModalityConvolutionfor3DBiomedicalSegmentation(CVPR2017),DenseMulti-pathU-NetforIschemicStrokeLesionSegmentationinMultipleImageModalities.
论文：FullyConvolutionalInstance-awareSemanticSegmentationFPN低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。
PCKh@0.5表示以头部长度作为参考，如果归一化后的距离大于阈值0.5，则认为预测正确。（3）PCP（PercentageofCorrectParts）如果两个关节点的位置和真实肢体关键的距离达到至多一半时的真实肢体长度，则认为关节点被正确预测，PCP即通过这种方法正确预测的关节点比例。
从两个方面来说：.1.从代数角度来说：municatingsequentialprocesses(CSP)其实是简单（清晰）的，和任何一种数理逻辑中的XX逻辑一样：.CSPprocessalgebra的基本代数对象：event和process（有种参数和函数的感觉）.CSPprocessalgebra的基本代数操作符：.看论文有...
Detectron（使用caffe2）是facebook开源的的各种目标检测算法的打包（比如maskrcnn、FPN的）。本文maskrcnn的部分基于pytorch实现的一版Detectron：Detectron.pytorch（参考了FasterR-CNN的pytorch实现），需要安装：pytorch>0.3.0
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